CUDA 设备的顺序 [重复]答案

【问题标题】：Order of CUDA devices [duplicate]CUDA 设备的顺序 [重复]
【发布时间】：2019-03-19 19:41:59
【问题描述】：

我看到了this 解决方案，但它并不能完全回答我的问题；它也很旧，所以我不确定它有多相关。

我不断收到 GPU 单元顺序的冲突输出。其中有两个：Tesla K40 和 NVS315（从未使用过的旧设备）。当我运行deviceQuery 时，我得到了

Device 0: "Tesla K40m"
...
Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 4 / 0

Device 1: "NVS 315"
...
Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 3 / 0

另一方面，nvidia-smi 产生不同的顺序：

 0  NVS 315 

 1  Tesla K40m

我觉得这很令人困惑。我为 Tensorflow（和 Pytorch 的类似解决方案）找到的解决方案是使用

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"  
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"

Tesla 的 PCI 总线 ID 为 4，NVS 的 PCI 总线 ID 为 3，所以应该将其设置为 3 (NVS)，对吗？

在pytorch中我设置了

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'
...
device = torch.cuda.device(0)
print torch.cuda.get_device_name(0)

获取Tesla K40m

当我改为设置时

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'
device = torch.cuda.device(1)
print torch.cuda.get_device_name(0)

得到

UserWarning: 
    Found GPU0 NVS 315 which is of cuda capability 2.1.
    PyTorch no longer supports this GPU because it is too old.

  warnings.warn(old_gpu_warn % (d, name, major, capability[1]))
NVS 315

所以我很困惑：tf 和 pytorch 使用的 GPU 设备的 true 顺序是什么？

【问题讨论】：

如果你打算使用pytorch或者tensorflow，你需要的顺序是nvidia-smi显示的。因为 nvidia 驱动程序将帮助您在 GPU 上“运行”深度神经网络，所以您需要这个顺序。
我编辑了问题，第二种情况应该是os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'。所以这是默认的顺序：Tesla=0，NVS=1。只有当我设置 os.environ['CUDA_DEVICE_ORDER'] = 'PCI_BUS_ID' 时，顺序才会反转

标签： tensorflow cuda pytorch

【解决方案1】：

默认情况下，CUDA 按计算能力对 GPU 排序。 GPU:0 将是您主机上最快的 GPU，在您的情况下是 K40m。

如果您设置 CUDA_DEVICE_ORDER='PCI_BUS_ID' 则 CUDA 根据您设置机器的方式订购您的 GPU，这意味着 GPU:0 将是您第一个 PCI-E 通道上的 GPU。

Tensorflow 和 PyTorch 都使用 CUDA GPU 顺序。这与您展示的内容一致：

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'
...
device = torch.cuda.device(0)
print torch.cuda.get_device_name(0)

默认顺序，因此 GPU:0 是 K40m，因为它是您主机上最强大的显卡。

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"  
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'
...
device = torch.cuda.device(0)
print torch.cuda.get_device_name(0)

PCI-E 通道顺序，因此 GPU:0 是 NVS 中总线 ID 最低的卡。

【讨论】：